CC BY
21DOI: 10.38197/2072-2060-2023-243-5-379-390
ПРОБЛЕМА ПОСЛЕДНЕЙ МИЛИ. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ
THE LAST MILE PROBLEM. MODERN APPROACHES TO ITS SOLUTION
ПЛЕССКАЯ ОЛЬГА ВАДИМОВНА
Студент, ФГБОУ ВО «Государственный университет управления»
OLGA V. PLESSKAYA
Student, State University of Management
БЕЛОУСОВА МАРИЯ НИКОЛАЕВНА
Доцент кафедры Информационных систем ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», к.э.н., доцент
MARIA N. BELOUSOVA
PhD in Economics, Associate Professor, State University of Management
АННОТАЦИЯ
В данной работе рассмотрены способы решения проблемы последней мили и отношения к ним потребителей на примере онлайн-торговли. В ходе опроса были выяснены предпочтения потребителей, а также прослежена взаимосвязь между способами доставки, факторами их выбора, категориями товаров, и социально-демографическими характеристиками респондентов. В результате исследования определены кластеры потребителей в зависимости от предпочитаемых способов доставки и факторов, определяющих данный выбор. Описание кластеров может помочь онлайн-рознице понять клиентов и экономически эффективнее выстраивать работу с ними. ABSTRACT
This paper discusses the Last mile problem solutions and the attitude of consumers to them with respect to online shopping. As a result of the survey, consumer preferences were studied, and the relationship between delivery methods, factors in choosing a delivery method, categories of goods and socio-demographic characteristics of respondents was determined. As a result of the study, consumer clusters were identified depending on the preferred delivery methods and the factors that determine this choice. The description of clusters can help online retailers understand customers and work with them more cost-effectively.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Онлайн-торговля, последняя миля, логистика, кластерный анализ, предпочтения потребителей, доставка товаров. KEYWORDS
Online shopping, last mile, logistics, cluster analysis, consumer preferences, delivery of goods.
Введение
В 2021 году доля онлайн-торговли в структуре розничного рынка РФ составила 12%, жители России совершили и получили 1,7 млрд заказов [1]. Во многом это связано с более чем двухлетней пандемией COVID-19, которая не только увели-
чила интерес потребителей к покупкам онлайн, но и превратила их в единственный способ приобретения необходимых товаров в период локдауна и/или карантина.
Проблема последней мили является одной из самых актуальных для онлайн-торговли. К тому же многие онлайн-магазины видят в решении проблемы последней мили возможности роста и дифференцирования от конкурентов.
В данной работе освещена тема проблемы последней мили и ее решения в нынешних экономических условиях на примере российской онлайн-розницы. Цель данного исследования:
1. Анализ существующих решений проблемы последней мили.
2. Изучение отношения и предпочтений потребителей в отношении способов решения проблемы последней мили, предлагаемых онлайн-магазинами.
3. Проведение кластерного анализ для определения групп потребителей в зависимости от их предпочтений в отношении способов онлайн-доставки.
В процессе исследования были использованы следующие методы: анкетирование потребителей с использованием Google Forms, анализ данных с использованием программы Microsoft Excel и кластерный анализ с использованием среды программирования RStudio.
Рынок онлайн-торговли и проблема последней мили
Рынок онлайн-торговли активно развивается. В 2021 г. доля онлайн-торговли в России составила 12% от всего розничного рынка и 26% от рынка непродовольственных товаров [1]. Основной рост приходится на крупнейшие маркетплейсы, доля которых равна 62% от числа заказов [1]. Онлайн-тор-
382
говля становится популярнее, а проблемы, связанные с этой сферой экономики, затрагивают интересы большого числа компаний и потребителей.
Проблема последней мили (то есть этап доставки товара покупателю) является одной из самых актуальных для он-лайн-торговли. По оценкам исследователей, от 13 до 75% затрат всей цепочки поставок приходится именно на последнюю милю [2]. Одним из важных факторов конкурентоспособности является не только ассортимент и цена товаров, предлагаемых интернет-магазином, но и качество обслуживания покупателя. 67% российских компаний сталкиваются с проблемами именно на этапе последней мили [3]. Это может привести к потере клиентов, ухудшению деловой репутации, снижению продаж и других финансовых показателей компании. Такие понятия, как скорость и качество доставки, становятся приоритетными для владельцев магазинов и во многом определяют их конкурентоспособность.
На сегодняшний день российские магазины предлагают следующие основные варианты решения проблемы последней мили: курьерская доставка, получение товара в пунктах выдачи заказов (ПВЗ) и постаматах, почтовая доставка и самовывоз из магазина и/или со склада.
Согласно исследованию Data Insight «Интернет-торговля в России 2021», наиболее популярными среди интернет-магазинов являются доставка курьером, доставка в ПВЗ и поста-маты. Так, 97% интернет-магазинов предлагают покупателям доставку заказов курьером домой или в офис, 90% из них осуществляют доставку в ПВЗ или постаматы [1].
В будущем вероятно появление новых решений проблемы «последней мили»: беспилотные роботы-доставщики, беспилотные автомобили-доставщики, доставка дронами
и т.д. Однако инновационные способы доставки (например, Яндекс Ровер) не получили еще широкого распространения, и в практической части исследования было изучено отношение потребителей к более традиционным способам доставки.
Результаты исследования
В работе было проведено качественное исследование (опрос) предпочтений потребителей в отношении онлайн-торговли и форматов доставки. Целями анкетирования были:
1. Оценить, как часто люди осуществляют онлайн-покупки.
2. Узнать, какие категории товаров чаще всего покупают онлайн.
3. Узнать, какой способ доставки выбирают покупатели при заказе разных категорий товаров.
4. Определить группы потребителей согласно предпочтениями при совершении покупок онлайн.
Процесс анкетирования состоял из трех этапов: разработка анкеты, анкетирование, проведенное онлайн с использованием GoogleForms, и обработка и анализ данных, включая проведение кластерного анализа. В опросе приняли участие 358 человек.
Результаты опроса показали, что 90% опрошенных совершают покупки от одного раза в месяц до нескольких раз в неделю. Доля тех, кто совершает покупки каждый день или почти каждый день, минимальна (1%). 80% опрошенных выбрали ПВЗ, самовывоз и курьерскую доставку в качестве предпочтительного способа доставки онлайн-заказов. При этом самым популярным способом доставки является ПВЗ с долей 30%. На втором месте — самовывоз, его предпо-
384
читают 26% респондентов, а на третьем месте курьерская доставка с долей 24%. Наименьшей популярностью пользуется доставка Почтой России. Только 3% респондентов отметили ее как предпочитаемый метод доставки онлайн-товаров.
В качестве основного фактора выбора предпочитаемого способа онлайн-доставки 63% респондентов отметили комфорт. Сюда включены такие ответы: удобство, близость к дому или к работе, по дороге домой или на работу, удобно зайти во время прогулки, привычка или привычный маршрут. 33% опрошенных выбрали фактор, связанный с экономией времени или денег, так как ряд видов доставки является бесплатными. Наименее популярными ответами стали сервис (3%) и отсутствие альтернативного способа доставки (1%).
На следующем этапе исследования был проведен кластерный анализ, с целью сегментации респондентов с похожими характеристиками. Кластерный анализ проводился в среде программирования RStudio, базирующийся на языке R. Визуализация модели процесса кластерного анализа на языке R в нотации IDEF0 представлена на рисунках 1 и 2.
В качестве основного метода кластеризации использовался алгоритм k-средних.
Для анализа необходимо было определить оптимальное количество кластеров. С этой целью был построен график «Локоть» (elbow graph). Изгиб графика указывает на то, что оптимальное количество кластеров равно пяти (рис. 3).
Дендрограмма, построенная с помощью метода Варда, показывает возможное количество кластеров. Таким образом, дендрограмма подтверждает данные, полученные из графика «Локтя» (рис. 4).
В результате применения алгоритма K-средних были получены средние значения по каждому кластеру. Они легли
Г 1 к "I 2 | хе-ц
Массив с ответами респондентов —► _ Размеры кластеров
Кластерный анализ на языке
Рис. 1. Визуализация модели процесса кластерного анализа на языке R в нотации IDEF0
в основу описания пяти кластеров респондентов, которые отличаются друг от друга предпочитаемым способом доставки и причинами его выбора. Краткое описание кластеров представлено на рисунке 5.
Проведенный кластерный анализ может помочь онлайн-магазинам лучше понять покупателей, более адресно предлагать те или иные варианты доставки, а также эффективнее выстраивать логистику последней мили.
Заключение
Данное исследование продемонстрировало, что в современном мире онлайн-торговли решению проблемы последней мили уделяется много внимания. Онлайн-магазины осознают долю затрат, приходящуюся на доставку товара до поку-
Рис. 2. Декомпозиция основного блока в нотации IDEF0
пателя (то есть на последнюю милю), и ищут варианты их минимизации.
Проведенный кластерный анализ позволил выделить и описать пять кластеров потребителей, которые отличаются друг от друга предпочитаемым способом доставки он-лайн-заказов и факторами, определяющими данный выбор. Описание кластеров может помочь онлайн-рознице понять своих клиентов и экономически эффективнее выстраивать работу с тем или иным кластером.
В ходе работы стало очевидным, что онлайн-магазины стремятся переложить стоимость прохождения последней мили на потребителя. Самовывоз, доставка до ПВЗ и в поста-маты являются примерами таких решений. По результатам
Рис. 3. График «Локоть»
анализа данных, полученных в ходе анкетирования, можно сделать вывод, что потребители в целом относятся положительно к такой практике. Они видят в ней преимущества и отмечают в качестве факторов выбора этих вариантов доставки комфорт и экономию. Из пяти полученных кластеров три кластера предпочитали именно такие виды доставки.
Однако существуют потребители, которые предпочитают курьерскую доставку, в особенности в отношении таких категорий товаров, как продукты питания и бытовая химия. Поэтому онлайн-магазинам стоит продолжать учитывать их интересы, предлагая и такой вариант решения проблемы последней мили.
Будущее развитие онлайн-торговли и развитие робототехники покажет, как изменятся способы решения проблемы последней мили в ближайшие годы, а вместе с ними и предпочтения потребителей.
388
в Д -жшихп
Рис. 4. Дендрограмма потребителей согласно их предпочтениям
Кластер 1
Мшю.тые мужчины! 1 £-2*1
ЛЙГ :цщили1Г!й1С.|
хпмфОрг И
Прлгпрч>п асиын гндозб дпетннлн ■ курьерская
Для йнч иижнй
С пои СП* доспюки.
Юшхпф 2
■ МиЯОДЫе яе* гциуигпчн.ттг
сивообЛЙ1С шняи -
' Дня Е!НК южны снарасть
пример«»
111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
Рис. 5. Описание кластеров потребителей
Е
а>с
С точки зрения дальнейшего изучения данной темы представляется интересным изучение отношения он-
лайн-магазинов к возможным вариантам решения проблемы последней мили, особенно новейшим, а также проведение опроса потребителей по всей территории страны с расширением и уточнением анкеты.
Библиографический список
1. Интернет-торговля в России 2021 // datainsight URL: https:// datainsight.ru/sites/default/files/eCommerce_2021_2.pdf (дата обращения: 30.06.2023).
2. Framework of Last Mile Logistics Research: A Systematic Review of the Literature // MDPI URL: https://www.mdpi.com/2071-1050/11/24/7131 (дата обращения: 29.06.2023).
3. Последняя миля для интернет-торговли // datainsight URL: https:// datainsight.ru/sites/default/files/Logistic_LastMile_2021.pdf (дата обращения: 29.06.2023).
4. ПВЗ и постаматы 2020 // datainsight URL: https://datainsight.ru/ dostavka-v-punkty-vydachi-zakazov-i-postamaty (дата обращения: 28.06.2023).
5. Последняя миля в логистике интернет-магазина // pimsolutions URL: https://pimsolutions.ru/stati/dostavka-dlya-internet-magaz-inov/poslednyaya-milya-v-logistike-internet-magazina.html (дата обращения: 29.06.2023).
References
1. Internet-torgovlya v Rossii 2021 // datainsight URL: https://datain-sight.ru/sites/default/files/eCommerce_2021_2.pdf (data obrashcheni-ya: 30.06.2023).
2. Framework of Last Mile Logistics Research: A Systematic Review of the Literature // MDPI URL: https://www.mdpi.com/2071-1050/11/24/7131 (data obrashcheniya: 29.06.2023).
3. Poslednyaya milya dlya internet-torgovli // datainsight URL: https:// datainsight.ru/sites/default/files/Logistic_LastMile_2021.pdf (data obrashcheniya: 29.06.2023).
4. PVZ i postamaty 2020 // datainsight URL: https://datainsight.ru/do-stavka-v-punkty-vydachi-zakazov-i-postamaty (data obrashcheniya: 28.06.2023).
5. Poslednyaya milya v logistike internet-magazina // pimsolutions URL: https://pimsolutions.ru/stati/dostavka-dlya-internet-magazinov/ poslednyaya-milya-v-logistike-internet-magazina.html (data obrash-cheniya: 29.06.2023).
Контактная информация / Contact information
ФГБОУ ВО «Государственный университет управления»
109542, Москва, Рязанский проспект, 99.
State University of Management, 99 Ryazansky Prospekt, Moscow, 109542,
Russia.
Плесская Ольга Вадимовна / Olga V. Plesskaya
plesskaya.olga@gmail.com
Белоусова Мария Николаевна / Maria N. Belousova
mn_belousova@guu.ru
